26 lines
845 B
Markdown
26 lines
845 B
Markdown
# Практическое задание: Агент с RAG-памятью
|
|
|
|
Главная
|
|
Мои задания
|
|
Агент с RAG-памятью
|
|
5Д
|
|
EN
|
|
Агент с RAG-памятью
|
|
|
|
Практическое задание: Агент с RAG-памятью
|
|
Цель
|
|
|
|
Построить AI-агента с локальным RAG-хранилищем знаний на базе Qdrant и Ollama. Агент должен уметь искать и сохранять информацию в векторной базе.
|
|
|
|
Стек
|
|
Python 3.10+
|
|
Qdrant — векторная база данных
|
|
Ollama — локальные LLM и эмбеддинги (llama3, nomic-embed-text)
|
|
LangChain — фреймворк для агентов и RAG
|
|
Установка
|
|
# Ollama
|
|
ollama pull llama3
|
|
ollama pull nomic-embed-text
|
|
|
|
# Python пакеты
|
|
pi |